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Uno degli obiettivi fondamentali del programma è quello di avvicinare lo studente e diffondere le conoscenze, informatiche che sono già applicate in altre aree del sapere ma che hanno solo una minima implementazione nel mondo medico. Al fine di consentire alla medicina genomica di diventare una realtà è necessario interpretare con esattezza l'enorme volume di informazioni più cliniche attualmente disponibili e associarle ai dati biologici generati dopo un'analisi bioinformatica. Sebbene si tratti di una sfida difficile, permetterà di esplorare gli effetti della variazione genetica e le potenziali terapie in modo rapido, economico e con maggiore precisione di quanto sia possibile attualmente.

Gli esseri umani non sono naturalmente equipaggiati per percepire e interpretare le sequenze genomiche, né per capire tutti i meccanismi, i percorsi e le interazioni che avvengono all'interno di una cellula vivente, né per prendere decisioni mediche con decine o centinaia di variabili. Per avanzare, è necessario un sistema con capacità analitiche sovrumane per semplificare l'ambiente di lavoro e mostrare le relazioni e le vicinanze tra le variabili. 

Nella genomica e nella biologia, è ormai noto che investire le risorse sulle nuove tecniche computazionali è più utile che nella pura raccolta di dati, fatto probabilmente similare nel contesto della medicina e, naturalmente, dell’Oncologia. Esistono milioni di dati o pubblicazioni, ma quando vengono analizzati da medici o biologi, le conclusioni sono totalmente soggettive e in relazione alle pubblicazioni o ai dati disponibili, che sono prioritari in modo arbitrario, generando una conoscenza parziale, e naturalmente, sempre più distanziata dalla conoscenza genetica e biologica disponibile e supportata dal calcolo. Pertanto, un passo da gigante nell'attuazione della medicina di precisione è quello di ridurre questa distanza attraverso l'analisi massiccia delle informazioni più mediche e farmacologiche disponibili.

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Questo corso universitario in Tecniche di Machine Learning in Oncologia Genomica possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Tecniche di Machine Learning in Oncologia Genomica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Novità sulle Tecniche di Machine Learning in Oncologia Genomica
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
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• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
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Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti dell’ambito delle Tecniche di Machine Learning in Oncologia Genomica , che forniscono agli studenti competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama nel campo delle Tecniche di Machine Learning in Oncologia Genomica .

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Obiettivo generale

• Essere in grado di interpretare accuratamente il volume di informazioni cliniche attualmente disponibili e associate ai dati biologici generati dopo l'analisi bioinformatica 

Obiettivi specifici

• Elaborare e analizzare in modo rapido e automatico enormi volumi di dati complessi strutturati, semi-strutturati e non strutturati in big data 
• Capire cos'è l'apprendimento automatico e utilizzare alcune tecniche di classificazione dei dati (albero decisionale, k-NN, macchine a vettori di supporto, reti neurali, ecc.) 
• Imparare a dividere i dati in un insieme di test e pratica e scoprire i concetti di bias e varianza 

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